地球同步轨道碎片观测图像分级检测方法

为了快速检测出地球同步轨道带光学观测图像中的空间碎片,提出了一种基于信噪比的分级检测方法.首先分析实测数据,得出观测图像中不同信噪比碎片运动相似的特性.对于高信噪比碎片,采取帧差法快速检测,并利用多帧图像计算速度信息;对于低信噪比碎片,根据高信噪比碎片检测结果得到的速度信息,采用改进的动态规划检测方法.实际图像检测结果表明:当递归方程的搜索窗口为5pixel×5pixel时,分级检测方法检测性能最好;当累积帧数大于5帧时,检测时间比传统动态规划方法减少了87%以上.分级检测方法具有检测率高、虚警率低、计算量小的优势,适合地球同步轨道带光学观测图像中空间碎片的检测.     

基于星图识别的空间目标检测算法研究

从恒星背景中检测出空间目标是空间目标天基光学测量相机所要解决的关键技术难题之一。提出了一种基于星图识别的空间目标检测算法,利用背景星图的平移、旋转、比例伸缩不变性,应用星图识别原理,根据识别恒星在不同帧图像中的坐标变化估计背景运动参数,进行探测图像序列的配准,然后在配准后的图像序列中检测出空间目标。通过仿真验证,该方法对于运动恒星背景中运动小目标的检测具有比较好的效果。     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

基于稳健主成分分析和多点恒虚警的红外弱小目标检测

针对红外图像中由复杂背景和目标多形态带来的单帧检测暗弱小目标比较困难的问题,提出了一种先进行阈值分割粗提取,后进行多点信噪比精检测的算法。在粗提取阶段,提出了改进的基于稳健主成分分析(RPCA)的阈值分割算法,利用邻域稀疏度均值与整幅稀疏图像均值的比值进行阈值分割,从而进一步剔除孤立噪点和背景云层边缘的杂波。在精检测阶段,提出了基于统计特性的多点恒虚警检测算法,统计候选点在邻域内每个像元的信噪比,利用虚警率门限和统计数量阈值筛选目标点,从而克服由小目标能量弥散带来的多形态特征问题。实验结果表明,所提算法在复杂背景下的探测率达到95.6%,与利用单像元和邻域像元均值计算信噪比的方法相比,虚警率分别降低了56.1%和47.1%。     

天基合成孔径激光雷达成像理论初步

合成孔径激光雷达(SAL)具有成像距离远、分辨率高、速度快等特点,在天基空间目标成像领域有重要的应用前景。针对天基SAL成像中回波信号弱、噪声大、成像质量差等问题,提出在交会点附近连续长时间观测的思路。基于简单假设,建立采用光学外差探测的天基SAL成像理论数学模型,获得回波数据方程,给出成像处理流程、成像分辨率和图像信噪比,数学仿真了不同信噪比下的天基SAL空间目标成像。理论分析和仿真成像结果表明:当回波数据信噪比高时,任何子段数据均可形成空间目标的高分辨率图像;当回波信号微弱、数据信噪比低时,采用连续长时间观测数据形成目标子图像,将所有子图像进行叠加,提升了目标图像信噪比,改善了成像质量。     

复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法研究

为了提高单帧红外图像的检测概率,稳定检测到图像序列中的弱小目标,基于改进的双边滤波与多项式拟合,提出了一种复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法。在传统双边滤波算法的权值系数中引入背景相关度因子,有效降低了背景抑制时目标点的影响,提高了目标区域的信噪比以及单帧图像的检测率。为了进一步剔除虚假目标,基于融合目标运动特征,对目标点进行多帧确认。针对序列检测中目标闪烁造成的目标漏检,引入多项式拟合算法对下一帧目标位置进行预测,有效避免了目标轨迹截断的问题。实验结果表明,在信噪比小于2的情况下,该算法能够稳定检测到复杂天空背景下的弱小目标轨迹。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标（试验采集）成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明：该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

一种利用窗口结构提取红外弱小目标的方法

在分析红外弱小目标检测的检测概率和虚警率的基础上,引入了一种基于窗口结构的红外弱小目标检测方法.该方法无需进行图像差分,利用局部小范围内目标相对背景的灰度变化检测目标,可以在较低信噪比的情况下获得较高的检测概率和较低的虚警率.实验表明了该方法的有效性.     

凝视观测图像空间弱小目标检测方法

针对凝视观测模式下光测图像中弱小目标的检测问题,提出一种多帧频域特征累积的目标检测方法。利用恒星匹配、临帧差分等方法消除背景变化的影响,通过图像时频域特征分析,推导出递归形式频域特征累积方程,并由此检测图像中的弱小目标。实验结果表明采用多帧频域特征累积方法能将图像信噪比提高3倍以上,有利于检测出弱小目标。     

复杂环境下运动目标偏振成像检测方法研究

针对低对比度、低信噪比等复杂环境下运动目标检测失检率较高的问题,提出了基于稳定性主成分寻踪的运动目标偏振成像检测方法。首先将预处理后的连续帧偏振图像组合成一个矩阵,依据帧间图像信息相关性,建立了稳定性主成分寻踪数学模型,将该矩阵分解成低秩、稀疏,噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了帧间目标信息;再以低秩矩阵核范数与稀疏矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的稀疏矩阵;最后采用马尔科夫随机场滤除稀疏矩阵中的噪声。实验结果表明,该方法对复杂环境有很好的适应能力,且检测准确率优于其他算法。     

复杂环境下运动目标偏振成像检测方法研究

针对低对比度、低信噪比等复杂环境下运动目标检测失检率较高的问题,提出了基于稳定性主成分寻踪的运动目标偏振成像检测方法。首先将预处理后的连续帧偏振图像组合成一个矩阵,依据帧间图像信息相关性,建立了稳定性主成分寻踪数学模型,将该矩阵分解成低秩、稀疏,噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了帧间目标信息;再以低秩矩阵核范数与稀疏矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的稀疏矩阵;最后采用马尔科夫随机场滤除稀疏矩阵中的噪声。实验结果表明,该方法对复杂环境有很好的适应能力,且检测准确率优于其他算法。     

时空域双边滤波背景抑制算法研究

红外图像中的强边缘一直是制约红外弱小目标检测概率的重要因素,同时是产生目标虚警的重要来源。采用能够同时利用邻域空间欧式距离和灰度值相似性的双边滤波,并针对天基红外系统中帧间背景缓慢变化的特点,设计一种基于时空域的双边滤波法,实验验证该方法对复杂背景的强边缘具有很好地抑制效果,信杂比增益大于3.6,同时能够很好地保留目标能量,目标能量损失因子D factor小于0.2,有效地提高目标的局域信杂比。     

一种空间目标在轨检测图像预处理算法

通过对美国天基可见相机(SBV)在轨检测算法(Moving target indicator,MTI)算法进行改进,使其更加快速有效地检测出淹没在噪声杂波中的目标条纹.MTI改进算法使用了一种新的二维图像检测预处理算法一一依概率加窗检测算法.依概率加窗检测算依据同一大小检测窗口内,目标所在检测窗内出现的非零点比纯噪声检测窗内多的特性,通过检测窗门限滤波,在可能剔除部分目标点的同时,极大地抑制噪声.接着使用三点共线条纹检测算法,剔除可疑目标条纹,进一步降低虚警概率,提高检测概率.通过算法性能分析可知,MTI改进算法的虚警概率降低15倍,检测概率99%时所需信噪比从6降低为3,并且总体计算量降低6个数量级.MTI改进算法减少计算量的同时,降低虚警概率并提高榆测概率,在工程应用中更有利于算法的实时实现.     

基于多小波分析和数据拟合的小目标跟踪方法

针对红外序列图像弱小目标的跟踪问题,提出了将多小波分析与数据拟合结合起来的小目标跟踪方法。利用对多小波分析进行目标奇异性的检测,得到了可能的点目标利用数据拟合方法在连续多帧内对每组可能点数据进行拟合,根据运动目标轨迹特性判断出真实目标,进而进行跟踪。仿真试验表明,该方法能有效地实现低信噪比下的小目标稳定跟踪.     

融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测

为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红外小目标的显著性特征进一步抑制虚警;最后采用自适应阈值法分离出小目标.网络结构中通过引入多个下采样层降低计算量并增大感受野;通过引入多尺度特征提升背景抑制能力;通过引入注意力机制提升模型训练效果.在真实红外图像上的测试表明,本文算法在检测率、虚警率和运算时间等方面都优于典型红外小目标检测算法,适合进行复杂背景下的红外小目标检测.     

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。     

基于序列图像的小目标检测

 针对序列图像中小目标的运动具有运动的连续性和轨迹的一致性等特征,提出了采用单帧检测和多帧检测相结合的处理方法。对单帧图像进行预处理和图像分割,得到去掉大部分背景和噪声点的图像,并在图像中选取候选目标点进行标记。然后对处理后的序列图像进行N帧叠加。对叠加图中的标定点利用8邻域搜索法进行目标筛选,进而检测出目标。实验结果表明,该方法实用性强,能简单、快速、有效地检测出序列图像中的运动小目标。     

深空背景弱小运动目标检测算法研究

在深入分析监测设备CCD图像特点的基础上,提出了一种深空背景弱小运动目标检测新方法。该算法使用"列高通滤波器"进行背景抑制;采用序列图像多帧累加增强目标与恒星的对比度,用交叉投影法确定星点区域,提取局部星图,利用局部星图匹配剔除恒星干扰;结合候选目标的特征,采用基于逻辑的最近邻关联方法完成目标检测。结果表明,该算法可满足深空背景弱小运动目标实时检测的要求。     

利用二阶方向导数极大值检测红外小目标

为提高复杂环境下红外小目标的检测率,提出了基于二阶方向导数极大值的红外小目标检测算法。该算法首先对二阶方向导数的性质进行了分析,对极大值进行阈值翻转操作,将背景中的平坦成分和边缘成分剔除。接着,根据小面模型对背景进行预测,并以预测误差为权值进一步增强小目标区域。以上2个步骤的计算可通过4个卷积实现,加快了检测速度。最后,对少量候选小目标计算局部对比度,降低了虚警率。实验结果表明：该检测算法在6种复杂背景下平均信杂比增益为78.413 0,平均背景抑制因子为35.079 6,具有较强的鲁棒性和较高的检测率。